基于改进混沌粒子群的聚类检测算法研究

针对入侵检测系统特征报警聚类质量低、冗余告警的不足,提出基于改进混沌自适应粒子群优化的IDS 特征 报警聚类方法。该方法结合混沌算法特性和改进粒子群算法自适应惯性权重系数以及对非线性动态学习因子进行改善,引导 粒子群在混沌与稳定之间交替波动,保证粒子运动惯性,更利于趋近最优。本方法能够克服PSO算法的过早收敛、“惰性”反 应等缺点,利于聚类中心更能趋向全局最优。实验结果表明,本文粒子群参数改进算法提高了特征报警聚类质量,具有较高的 检测率和较低的误报率。     

城市密集居民区4G LTE 网络协同覆盖解决方案

针对城市密集城区的信号覆盖存在薄弱、宏站无法完全覆盖、规划建站楼宇业主的强烈反对等主客观原因,致 使密集市区的弱覆盖成为运营商一直未解决的难题。为解决末端补盲这一短板,本文提出采用微站对主干道及小区边缘进行灵活协同覆盖方案。实测结果表明：覆盖的道路及小区边缘较以前RSRP、SINR值有明显的提升;同时MR的提取验证了该覆盖区域的弱覆盖比例明显降低。协同覆盖的解决方案对城市密集区域深度补盲具有深远意义。